Là điểm kỳ dị một cái gì đó được thực hiện nghiêm túc?

Thuật ngữ Singularity thường được sử dụng trong các phương tiện truyền thông chính thống để mô tả công nghệ có tầm nhìn. Nó được Ray Kurzweil giới thiệu trong một cuốn sách nổi tiếng The Singularity is near: Khi con người siêu việt sinh học (2005).

Trong cuốn sách của mình, Kurzweil đưa ra một triển vọng cho một tương lai tiềm năng của nhân loại bao gồm công nghệ nano, máy tính, chỉnh sửa gen và trí tuệ nhân tạo. Ông lập luận rằng luật của Moore sẽ cho phép máy tính tăng trưởng theo cấp số nhân, điều này dẫn đến sự siêu trí tuệ.

Là điểm kỳ dị về công nghệ là thứ được các nhà phát triển AI thực hiện nghiêm túc hay lý thuyết này chỉ là một sự cường điệu phổ biến?

Tôi có thể nói rằng trong số các nhà nghiên cứu AI tôi tương tác với, nó xa phổ biến hơn để xem nó như suy đoán hoang dã hơn là thực tế giải quyết.

Điều này được đưa ra bởi các cuộc khảo sát của các nhà nghiên cứu AI , với 80% nghĩ rằng các dạng AI mạnh mẽ sẽ xuất hiện trong "hơn 50 năm" hoặc "không bao giờ", và chỉ một vài phần trăm nghĩ rằng các dạng AI như vậy là "gần".

Các nhà phát triển phần mềm không giống như các nhà nghiên cứu AI và tôi đã tìm thấy huyền thoại Singularity phổ biến hơn nhiều trong số các nhà phát triển. Nó có một chiếc nhẫn rất đẹp: Máy tính tiếp tục nhanh hơn, đến một lúc nào đó chúng sẽ nhanh hơn bộ não, tại thời điểm đó chúng ta chỉ mô phỏng bộ não. Ngay sau đó, chúng tôi mô phỏng một cái gì đó tốt hơn bộ não.

Tôi nghi ngờ rằng những lý do khiến các nhà nghiên cứu AI kém lạc quan bắt nguồn từ thực tế là chúng ta vẫn chưa hiểu rõ về trí thông minh của con người, hoặc thậm chí đủ hiểu biết về bộ não để mô phỏng nó. Ví dụ, trong hai tuần qua, chúng tôi đã phát hiện ra các loại tế bào não chưa biết trước đây . Điều này mang lại ấn tượng (chính xác) rằng ngay cả khi chúng ta có một máy tính đủ nhanh, chúng ta hoàn toàn không thể mô phỏng chính xác bộ não của con người. Chúng ta không thực sự biết bộ não của con người là gì.

Ngay cả khi chúng ta đã biết rằng, mô phỏng là nhất thiết phải mất. Chúng tôi có thể không có kỹ thuật mô phỏng tốt. Ngay cả khi chúng tôi có kỹ thuật tốt, chúng tôi có thể mô phỏng bộ não và phát hiện ra mô phỏng của chúng tôi không hoạt động như mong đợi vì những lý do mà chúng tôi không hiểu. Điều này rất có thể xảy ra khi mô phỏng các hệ thống mới. Ở một khía cạnh nào đó, những người ủng hộ Singularity giống như mọi người dự đoán rằng việc kiểm soát thời tiết đã gần kề vào những năm 1940. Rốt cuộc, chúng ta có thể mô phỏng các kiểu thời tiết đơn giản sau đó và tạo dự báo loại công việc đó. Nó thực sự phức tạp hơn bao nhiêu để tạo ra các dự báo hoàn hảo?

Có ít nhất một nhà khoa học AI rất quan trọng và nghiêm túc dường như tin tưởng vào việc tạo ra trí thông minh nhân tạo thực sự và có thể là siêu trí tuệ: Jürgen Schmidhuber, đồng tác giả của LSTM , trong số nhiều đóng góp quan trọng khác. Trên thực tế, gần đây ông đã thành lập NNAISENSE cho mục đích cuối cùng này, nghĩa là, để xây dựng một trí thông minh chung nhân tạo có mục đích chung. Trong bài nói chuyện Khi những cỗ máy sáng tạo vượt qua con người , tại TEDxLausanne, Schmidhuber nói về điểm kỳ dị (còn được gọi là omega ). Xem thêm bài viết trên web của ông là Lịch sử hội tụ? Lần nữa? (2012) hoặc giấy2006: Kỷ niệm 75 năm AI - Lịch sử và Outlook: 25 năm tiếp theo (2007).

Để được ở cùng một trang, bạn nên cung cấp tài liệu tham khảo về "điểm kỳ dị công nghệ", vì nó bao gồm nhiều lĩnh vực (toán học, thống kê, triết học khoa học, nhận thức luận, xã hội học, chính trị, kinh tế, đề cập đến một số).

Nói chung, khi bạn xem xét các khái niệm liên quan đến adj + ai (trong đó adj = {yếu, mạnh, đầy đủ, hẹp, ...}), hơi thở của sự đầu cơ là khá lớn và trong sự khốc liệt , vì vậy là một nhà phát triển (nơi dành cho nhà phát triển I giả sử bạn làm việc với các vấn đề liên quan đến mã hóa, không phải người quản lý dự án tại google x và tương tự) Tôi sẽ không lo lắng, trừ khi bạn đang thưởng thức một tách trà với các đồng nghiệp của mình trong giờ nghỉ.